“Машинне навчання” – популярне модне слово, особливо в технічних колах. Віно здається високотехнологічним і повним потенціалу, і відразу ж викликає уяву і ідеї штучного інтелекту та андроїдів. Хоча, як і раніше, здається футуристичним, машинне навчання (МН) у нас вже давно. Фактично, воно формує те, як багато хто з нас використовують технології – від комп’ютерів до слухових апаратів.
Скромний початок
Одна з перших програм МН була розроблена для вирішення одного простого завдання: гри в шахи. Їй не потрібно було добре грати в шахи, принаймні спочатку. Згодом вона «награлася» у шахи достатньо, щоб «дізнатися», які ходи працюють. Ця крива навчання призвела до того, що машина ставала все кращою і кращою, а потім перемагала кращого шахіста світу.
Ця ж концепція була застосована і до інших речей, включаючи шашки і розраховані на багато користувачів онлайн-ігри. Існують сотні програм та експериментів, які включають навчання машин грі, і це дослідження штучного інтелекту допомогло новаторам застосувати МН практично до всього, включаючи слухові апарати.
Зростання машинного навчання у СА
Машинне навчання було включено до СА ще 2006 року, коли з’явилася модель слухового апарату Centra. Згодом цей апарат був запрограмований так, щоб дізнаватися про переваги для свого користувача і адаптувати посилення за умовчанням. Користувач все ще міг змінити коефіцієнт посилення, але слуховий апарат був спроектований так, щоб орієнтуватися природнім чином.
Це знизило ймовірність того, що слуховий апарат потребує регулювання, що забезпечило більш комфортне та плавне прослуховування для користувача. Хоча ідея була проста, Centra провів важливе дослідження того, як машинне навчання може принести користь як виробникам слухових апаратів, так і їхнім власникам. Слабочуючі люди можуть насолоджуватися більш реалістичним звуком, а розробники слухових апаратів можуть отримати цінну інформацію про те, як машинне навчання покращує їх пристрої.
З цього моменту первинна концепція була перероблена, доопрацьована та покращена. Штучний інтелект, що використовується в слухових апаратах, працює швидше, ефективніше реагує на уподобання користувача. Машинне навчання також проклало шлях для інших покращень технології слухових апаратів, у тому числі для голосової обробки Signia (OVP).
Сила машинного навчання
2017 приніс абсолютно нову функцію. Багато людей із втратою слуху називають звук власного голосу недоліком слухових апаратів. Signia вирішила цю проблему, розробивши OVP для природнішого звучання власного голосу.
Для правильної роботи штучний інтелект, задіяний в OVP, має «вивчити» голос користувача. У той час, як у попередніх моделях слухових апаратів машинне навчання могло займати тижні, програма розпізнавання голосу в OVP займає лічені секунди.
Революційне рішення працює за рахунок використання двостороннього обміну даними, відомого як бездротовий зв’язок Ultra HD e2e. Два слухові апарати працюють разом, створюючи сканування голови користувача, яке можна використовувати для визначення, коли людина говорить. Звідти алгоритм може відокремити голос людини від інших звуків навколо нього, включаючи інші голоси, і миттєво обробити його, щоб створити більш природний голос.
До OVP багато людей з вадами слуху відмовлялися від слухових апаратів, тому що їх власний голос звучав неприродньо і дивно, але OVP дала їм можливість знову отримувати задоволення від розмови.
МН повсюдно використовується у наших комп’ютерах, телефонах та слухових апаратах. У міру того, як наші пристрої стають розумнішими, ми отримуємо більше від їх використання.
Чітайте також “Signia Assistent – ваш особистий помічник по слуху”